실무 리더가 정리한 대규모 DWH 쿼리엔진에 LLM 기반 성능병목 분석 운영 아키텍처와 상용구 모음 배경과 문제 정의 아키텍처/구성 개요 운영/모니터링 포인트 보안·거버넌스 관점 구현 예시 (코드 또는 설정) FAQ 결론 배경과 문제 정의 대규모 엔터프라이즈 환경에서 DWH(Data Warehouse) 쿼리엔진은 분석·리포팅·머신러닝 환경의 중심축입니다. 테이블 규모가 수십~수백 TB를 넘기고, 쿼리 패턴도 팀마다 상이하기 때문에 성능 저하 원인을 단순 모니터링 지표만으로 찾기 어렵습니다. 특히 워크로드가 불규칙하게 쏠리거나 SQL 작성 품질이 균일하지 않은 조직에서는 병목 추적이 반복적으로 지연되는 문제가 발생합니다. 최근에는 LLM(Large Language Model)을 활용해 쿼리 실행 계획을 자연어로 분석하거나, 성능 저하 패턴을 자동 요약하는 방식이 주목받고 있습니다. 이 문서는 LLM 기반 분석을 기존 SRE/DevSecOps 운영 체계 위에 올릴 때의 구체적 아키텍처와 운영 포인트를 정리한 실무 기록입니다. 아키텍처/구성 개요 LLM을 직접 DWH와 연결하는 방식보다는, 실행 계획 메타데이터와 모니터링 데이터를 수집한 후 중간 계층에서 가공하여 LLM에 전달하는 구조가 일반적입니다. 이는 보안적으로도 안전하며, LLM이 불필요하게 민감 데이터를 학습하거나 외부 시스템과 직접 연결되는 상황을 방지합니다. 구성 요소는 다음과 같이 나누어 설계했습니다. 첫째, DWH에서 쿼리 실행 계획·리소스 사용량·스캔 바이트 등을 실시간 스트리밍으로 수집합니다. 둘째, Log Lake 또는 Time-series DB에 저장해 히스토리 분석이 가능하도록 합니다. 셋째, LLM 분석기는 사전 정의한 프롬프트 템플릿에 따라 실행 계획 JSON을 요약하여 병목 후보 영역을 제안합니다. LLM 분석 결과는 대시보드, 슬랙 알림, CI 파이프라인 내 사전 검증 단계 등에 활용됩니다. 특히 정기 배치 쿼리나 BI 팀의 핵심 리포트 쿼리...